数字经济50.2万亿！带火另一个1000亿产业：隐私计算

趋势已经很鲜明，这个1000亿新产业正在温和爆发。

作者丨惜文

这是一个智能电表引发的隐私事件。2009年，美国投资34亿美元建智能电网：为了根据实际用电量输送电力，它设想在挨家挨户安装了电表，15分钟上传一次用户数据。

设想很好，但实施很快受阻，引起老百姓的抗议：“我感到自己被监视”、“电厂有什么权利这么做”。

彼时，现任锘崴科技董事长王爽正在美国攻读博士。

他发现，这些数据一旦泄露，私人生活完全可能曝光在别人眼底：比如什么时间做饭、用电脑、洗衣服......一旦被商家违规获取，比如用来做“大数据营销”，后果更难预估。

“有没有可能，既能让电厂用到这些数据，又不暴露个体的隐私数据？”王爽开始思考。也正是在这个命题的引导下，王爽开始研究隐私计算，并于2019年创办了锘崴科技：一家隐私计算技术服务公司。

最近3年，该命题的波及范围越来越广。据最近发布的《数字中国发展报告（2022年）》，国内现在拥有10.26亿网民。他们也在面临各式各样的隐私数据泄露风险。

在需求的推动下，隐私计算登上舞台，它的使命之一，便是让数据“可用但不可见”。正如开头提到的“智能电表”事件：如何在不泄露隐私的基础上，计算出“数据的价值”？

于是，一个千亿级新兴产业正在爆发。

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数字经济的中流砥柱

什么是隐私计算？通俗而言，就是在保护隐私的前提下对数据分析、计算，这个过程中确保了“数据可用不可见”、“原始数据不外泄”。在创新创业圈，它从2020-2021年开始小火，2022年-2023年开始温火。

在投融资上，它已经有着鲜明的趋势。据铅笔道DATA数据显示，隐私计算赛道2020-2021年的公开融资金额便超过43亿元，到了2022年，单年度融资金额便突破25亿元。而据铅笔道了解，实际未公布的金额远超以上。

并且，隐私计算并非孤岛式地兴起，它是被中国发展大势带火的——它扎根于数字经济土壤。迅猛发展的数字经济为隐私计算的快速成长提供了养分和动力。

据《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年，中国数字经济总规模达50.2万亿元，稳居世界第二，占GDP比重提升至41.5%；2022年数据产量为8.1ZB（ZB，十万亿亿字节），稳居世界第二。

数字经济有两个核心要素，一是数据，二是数据计算。而隐私计算能完美找到数据价值与安全的最优解。

锘崴科技董事长王爽表示，数据的价值必须在流通中产生，而隐私计算提供了数据安全流通的最优解。

传统数据的计算方式下，存在不可用、被滥用、被转卖的风险。如此造成一个局面，数据所有方往往不敢共享、不愿共享，数据的流通终止之后价值便大打折扣。

隐私计算则让数据“可用但不可见”。

王爽表示：“我们进行数据共享、数据合作时，可以在不出数据源边界的前提下，完成数据价值交换，并且按用途、用法、用量使用。”

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破解“智能电表”问题

隐私计算为何能做到“既让电厂用到数据，又不暴露个体的隐私数据”？这就要说到隐私计算的几项核心技术。隐私计算基于其实现隐私保护的原理可分为密码学、可信执行环境、信息混淆脱敏、分布式计算四类路线，这些技术在可支持计算、隐私保护维度、隐私保护强度、安全性、性能等方面有较大差异，分别适合不同的应用和场景，有时也需要结合使用两种或多种技术来满足应用需求。

以“可信执行环境”路线为例，它是指在计算平台上使用软硬件方法构建的一个安全隔离区域，进而保证在这个安全隔离的区域内拥有的数据和代码的生命周期在机密性和完整性方面得到保护，其原理可以理解为：A用户把电表数写在纸条上，折叠好后交给一台“绝对安全”的计算机，计算机打开纸条后，会给出策略：输送电力还是不输送电力。如此一来，电网既可以适时调度电力，又无法知道A用户的电力使用数值。

在这个案例里，“折叠的纸条”就是加密，“绝对安全的计算机”就是可信执行环境，“打开纸条”就是解密。

这几条实现路径里，不同的公司各有侧重。以锘崴科技为例，它兼容了联邦学习、多方安全计算、可信执行环境等。“我们利用隐私计算，提供数据安全的技术底座。”王爽介绍。

围绕技术底座，锘崴的产品形态包括云服务、虚拟化平台、软件包、一体机。以“锘崴信®隐私保护计算一体机”为例，它是一个软硬件结合的隐私计算方案：硬件本质是一台专用计算机，内置国产化CPU及硬件架构、隐私保护计算加速卡等。

在理论层，隐私计算已经被纳入数据基础制度建设计划。

2022年中央全面深化改革委员会审议通过《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。内容提到，要把加速数据基础制度提上日程。其中，隐私计算成为业内看好的基础设施建设支撑技术之一。

在实践层，据铅笔道DATA数据，隐私计算赛道已经出现超30个明星公司，约有50%以上的公司单轮融资超过1亿元。

目前，隐私计算已经在10+产业深度普及。据艾瑞咨询报告显示，2021年隐私计算基础产品服务的技术采购中，金融、政务、运营商占据75%-80%市场份额，医疗领域占比约10%。

在2022年-2024年，金融、政务、运营商将进入核心投入期。在银行领域，预计2025年，国有商业银行、股份制银行、40%～50%的城市商业银行均将完成隐私计算的平台建设。

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隐私计算的未来去处：

数据与价值的桥梁

隐私计算公司的未来去处在哪？结合过往12年行业观察，锘崴董事长王爽将其总结为：数据与价值之间的桥梁。

结合过往创业经历，他介绍道：这个定位已经在多个产业跑通。

比如，隐私计算可以成为医疗数据与价值的桥梁。

在医疗行业，隐私计算能帮医药企业、医疗机构、保险公司提高数据安全管理水平，还能通过病例数据共享形成联合AI模型，进一步提高精准度，服务新药研发、临床辅助诊断、医保控费等场景。

在金融领域，隐私计算能够帮助监管部门降低风险，帮助企业拓展业务，服务于普惠金融、银行互联网营销、保险联合营销、风控、征信等场景。

隐私计算也能成为政务数据与价值的桥梁。隐私计算能帮助政府各部门数据实现互联互通，促进政府跨部门协同，服务于政务数据开放、反赌反诈等场景。

在这些领域，锘崴已经完成了商业化落地。比如在医疗领域，锘崴的产品已经应用于临床辅助诊断、新药研发等；通过隐私计算技术，锘崴完成了全国首例全基因组关联分析案例，打通了多家医院的基因数据。“我们也建立了基于隐私计算的癌症专病网络，通过该网络赋能新药研发。”王爽介绍道。

王爽认为，在数字中国建设大背景下，科技是关键抓手，隐私计算公司应该是数据与价值之间的桥粱。这也是锘崴的定位，做一家“隐私计算+”公司，通过底层技术赋能不同的行业应用。

从行业生命周期看，隐私计算尚处于“初级阶段”，未来3年将进入超速增长阶段，这预示着它未来的潜力巨大。

据华经产业研究院报告，未来两年内，隐私计算将以超110%的速度增长——至2025年，市场规模达到192.2亿，而这个数字在2021年仅为4.5亿元：4年增长超187亿元。据Gartner报告指出，至2024年，隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元以上。

按照to B产业的增长规律，年增速超过30%便能成为“快速赛道”。以此标准来看，隐私计算将成为数字经济未来3年的“超级潜力股”。

本文不构成投资建议。

发布于：北京

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